¿Como aprender lenguaje de maquina para ser un hacker avanzado?

MEXICO CITY - Sept. 10, 2016 - PRLog -- Con ayuda de los expertos de ethical hacking, la siguiente es una lista de los cursos gratuitos de lenguaje de máquina para principiantes en el área de programación.

1. MACHINE LEARNING
En primer lugar, podría decirse que el curso más popular en esta lista, Machine Learning ofrece una amplia introducción al aprendizaje automático, minería de datos, y el reconocimiento de patrones estadísticos según profesores de curso de ethical hacking (http://www.iicybersecurity.com/curso-hacking.html) de iicybersecurity IICS.

Los temas incluyen:

§  Aprendizaje supervisado (parametric/non-parametric algorithms, support vector machines, kernels, neural networks).

§  El aprendizaje no supervisado (clustering, dimensionality reduction, recommender systems, deep learning).

§  Las mejores prácticas en el lenguaje de máquina y recomendaciones de los expertos de pruebas de penetración.

El curso también se basará en numerosos estudios de casos y aplicaciones, de modo que usted también aprenderá cómo aplicar algoritmos de aprendizaje para la construcción de robots inteligentes, comprensión del texto (búsqueda en la Web, anti-spam), la visión de computadora, la informática médica, audio, extracción de bases de datos, ethical hacking, pruebas de penetración (http://www.iicybersecurity.com/pruebas-de-seguridad-infor...) y otras áreas.

2. MACHINE LEARNING FOUNDATIONS: A CASE STUDY APPROACH
En Machine Learning Foundations: A Case Study Approach, obtendrás experiencia práctica con el lenguaje de máquina a partir de una serie de estudios de casos prácticos. A través de ejercicios prácticos con estos casos de uso, usted será capaz de aplicar los métodos de lenguaje de máquina en una amplia gama de dominios acuerdo a consultores de pruebas de penetración.

Para el final de este curso, usted será capaz de:

§  Identificar las posibles aplicaciones de lenguaje de máquina en la práctica.

§  Describir las diferencias fundamentales en los análisis habilitados por regresión, clasificación y agrupamiento.

§  Seleccionar la tarea de lenguaje de máquina apropiada para una aplicación potencial.

§  Aplicar regression, classification, clustering, retrieval, recommender systems y deep learning a ethical hacking y pruebas de penetración.

§  Representar los datos como características para servir como entrada para modelos de lenguaje de máquina.

§  Utilizar un conjunto de datos para ajustar un modelo de análisis los nuevos datos.

§  Construir una aplicación de extremo a extremo que utilice la lenguaje de máquina en su núcleo que podrías usar durante práctica de ethical hacking.

§  Poner en práctica estas técnicas en Python.

3. LEARNING FROM DATA
Learning From Data es un curso introductorio de lenguaje de máquina que cubrirá la teoría básica, algoritmos y aplicaciones.

Se equilibra la teoría y la práctica, y cubre las matemáticas, así como los aspectos heurísticos. Las clases teóricas se suceden de una manera similar a la historia acuerda a los profesores de curso de ethical hacking de international institute of cyber secrity:

§  ¿Qué es el aprendizaje?

§  ¿Puede una máquina aprender?

§  ¿Cómo hacerlo?

§  ¿Cómo hacerlo bien?

§  Lecciones para llevar a casa.

Usted aprenderá a:

§  Identificar los principios básicos teóricos, algoritmos y aplicaciones del aprendizaje automático

§  Elaborar  las conexiones entre la teoría y la práctica en lenguaje de máquina.

§  Dominar los aspectos matemáticos y heurísticos de lenguaje de máquina y sus aplicaciones a situaciones del mundo real para hacer programas de ethical hacking, pruebas de penetración.

4. MACHINE LEARNING: CLASSIFICATION

En Machine Learning: Classification, va a crear clasificadores que proporcionan un rendimiento del estado técnico en una variedad de tareas. Usted se familiarizará con las técnicas más exitosas, que son los más ampliamente utilizadas en la práctica en el ámbito de ethical hacking y pruebas de penetración. Este curso es práctico, lleno de acción, y lleno de visualizaciones y ejemplos de cómo estas técnicas se comportarán en datos reales.

Para el final de este curso, usted será capaz de:

§  Describir la entrada y salida de un modelo de clasificación

§  Hacer frente a ambos problemas de clasificación binaria y multiclase

§  Implementar un modelo de regresión logística para la clasificación a gran escala

§  Mejorar el rendimiento de cualquier modelo utilizando boosting

§  Escala sus métodos con stochastic gradient ascent

§  Describir los límites de decisión que subyacen

§  Analizar los datos financieros para predecir créditos incobrables

§  Utilizar técnicas para el manejo de los datos faltantes para hacer pruebas de penetración

§  Evaluar sus modelos usando las métricas de precision-recall

§  Poner en práctica estas técnicas en

5. MACHINE LEARNING: CLUSTERING & RETRIEVAL

En Machine Learning: Clustering & Retrieval va a examinar algoritmos basados en la similitud para la recuperación.

Según curso de ethical hacking, para el final de este curso, usted será capaz de:

§  Crear un sistema de recuperación de documentos

§  Identificar las diferentes medidas de similitud para los datos de texto

§  Comparar y contrastar supervisado, y tareas de aprendizaje sin supervisión

§  Documentos de Cluster por tema utilizando k-means

§  Examinar probabilistic clustering usando modelos de mezclas

§  Describir los pasos de un muestreado de Gibbs y cómo utilizar su salida para sacar conclusiones

§  Poner en práctica estas técnicas en Python